壓氣機(jī)機(jī)匣零件切削刀具配置專家系統(tǒng)開發(fā)*

（南京航空航天大學(xué)機(jī)電學(xué)院，南京 210016）

壓氣機(jī)機(jī)匣零件作為航空發(fā)動(dòng)機(jī)典型零件，因其結(jié)構(gòu)復(fù)雜、工件材料難加工等因素導(dǎo)致在實(shí)際加工中切削刀具的快速磨損以及加工表面粗糙度難以滿足實(shí)際加工要求[1]。合理的刀具選擇方案不僅可以提高壓氣機(jī)機(jī)匣零件的加工效率，而且可以保證其加工質(zhì)量的穩(wěn)定性。

自1964年世界上第一個(gè)切削數(shù)據(jù)庫(kù)AFMDC誕生以來(lái)，經(jīng)過(guò)近半個(gè)世紀(jì)的發(fā)展，全世界已建立了30多個(gè)金屬切削數(shù)據(jù)庫(kù)，并且在航空零件制造方面的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。例如針對(duì)航空零件典型難加工材料與工藝所建立的切削數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)[2-3]。同時(shí)為了提高切削刀具利用率、降低零件加工成本，人們?cè)谇邢鲾?shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)上對(duì)刀具選擇方式進(jìn)行了大量研究并開發(fā)了一系列刀具選擇系統(tǒng)。如文獻(xiàn)[4]通過(guò)采用規(guī)則推理方式，為多工序車削選擇合適的車削刀片。文獻(xiàn)[5]通過(guò)采用計(jì)算相似度的實(shí)例推理方法，實(shí)現(xiàn)了切削刀具的選配。文獻(xiàn)[6]通過(guò)實(shí)例推理與規(guī)則推理方式實(shí)現(xiàn)高速銑削刀具的選擇。文獻(xiàn)[7]采用模糊推理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)淬硬鋼銑削刀具的選擇等。然而，以往的刀具選擇系統(tǒng)類似于刀具電子手冊(cè)，只輸出滿足用戶要求的一系列刀具，并未綜合考慮到零件材料及其零件結(jié)構(gòu)特征對(duì)所選刀具的加工性要求，如推薦刀具應(yīng)用時(shí)的耐用度、加工表面粗糙度、金屬去除率等。

此外，影響刀具切削性能的因素很復(fù)雜，而且各因素之間通常還存在著相互作用，因而難以定量地去評(píng)價(jià)刀具的切削性能。層次分析法作為一種定量分析和定性分析相結(jié)合的決策方法，可以有效確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要性及其權(quán)重，通過(guò)加權(quán)平均方法建立刀具評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，能夠解決針對(duì)壓氣機(jī)機(jī)匣特征的刀具性能綜合評(píng)判問(wèn)題[8]。除此之外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)具有高度非線性擬合能力，能夠解決刀具耐用度、表面粗糙度及其影響因素間的非線性問(wèn)題，目前已廣泛應(yīng)用于解決刀具耐用度以及表面粗糙度預(yù)測(cè)問(wèn)題[9-10]，該方法可集成于刀具選擇系統(tǒng)，預(yù)測(cè)結(jié)果可以作為刀具性能評(píng)判的評(píng)判指標(biāo)量值指導(dǎo)刀具選擇過(guò)程。

為此，本文針對(duì)壓氣機(jī)機(jī)匣零件切削加工特點(diǎn)，對(duì)系統(tǒng)需求進(jìn)行分析，以提高材料去除率、刀具耐用度、加工表面粗糙度為目標(biāo)，在壓氣機(jī)機(jī)匣切削數(shù)據(jù)庫(kù)與大量刀具選配規(guī)則的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)開發(fā)出了壓氣機(jī)機(jī)匣零件切削刀具配置專家系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括刀具耐用度及加工表面粗糙度預(yù)測(cè)和刀具優(yōu)化配置兩個(gè)主要功能模塊，最終通過(guò)實(shí)例，對(duì)系統(tǒng)的運(yùn)行進(jìn)行了驗(yàn)證。

系統(tǒng)需求分析

隨著發(fā)動(dòng)機(jī)性能的改進(jìn)與提高，壓氣機(jī)機(jī)匣零件加工特征與機(jī)匣零件材料也發(fā)生了很大變化。如圖1所示，其加工過(guò)程涵蓋了車、銑、鉆等多種復(fù)雜加工方式，每種加工方式下又包含多種加工特征，因此壓氣機(jī)機(jī)匣零件的制造難度越來(lái)越大。壓氣機(jī)機(jī)匣零件不僅設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，而且多采用鈦合金、鎳基高溫合金等具有高強(qiáng)度、高硬度、高韌性等特性的難加工材料作為零件材料，以傳統(tǒng)切削加工方式加工這類材料時(shí)，由于刀具與工件之間的相互作用產(chǎn)生嚴(yán)重的工件塑性變形以及刀具、工件接觸區(qū)的強(qiáng)烈摩擦，從而導(dǎo)致刀具的劇烈磨損及表面質(zhì)量難以保證等問(wèn)題。

通過(guò)以上分析，目前壓氣機(jī)機(jī)匣加工面臨的問(wèn)題主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

（1）加工效率難以保證。

（2）加工表面完整性，特別是加工表面粗糙度難以保證。

（3）切削刀具的刀具耐用度難以保證。

在壓氣機(jī)機(jī)匣零件的切削加工中，選擇合適的切削刀具，不僅能提高加工效率，還能延長(zhǎng)刀具的使用壽命，提升刀具加工質(zhì)量穩(wěn)定性。為了解決壓氣機(jī)機(jī)匣零件特征加工過(guò)程中刀具選擇問(wèn)題，同時(shí)滿足所選刀具對(duì)材料去除率、刀具耐用度、加工表面粗糙度的要求，亟需開發(fā)出一種以材料去除率、刀具耐用度、加工表面粗糙度為參考的壓氣機(jī)機(jī)匣零件切削刀具配置專家系統(tǒng)。

根據(jù)系統(tǒng)需求，將系統(tǒng)分為3個(gè)功能模塊，模塊對(duì)應(yīng)系統(tǒng)需求及技術(shù)指標(biāo)如下：

圖1 機(jī)匣零件加工特征Fig.1 Machining feature of casing parts

（1）刀具耐用度及加工表面粗糙度預(yù)測(cè)模塊。

模塊的對(duì)應(yīng)系統(tǒng)需求：能夠存儲(chǔ)和充分利用實(shí)際加工數(shù)據(jù)（如刀具耐用度、表面粗糙度）來(lái)進(jìn)行加工結(jié)果預(yù)測(cè)。

模塊對(duì)應(yīng)的技術(shù)指標(biāo)：刀具耐用度、表面粗糙度預(yù)測(cè)值與實(shí)際值誤差在10%以內(nèi)。

（2）刀具優(yōu)化配置模塊。

模塊對(duì)應(yīng)系統(tǒng)需求：能夠存儲(chǔ)和充分利用壓氣機(jī)機(jī)匣零件加工中所積累的刀具選擇的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，并且使所選取的刀具滿足實(shí)際加工需求（刀具耐用度、表面粗糙度）。

模塊對(duì)應(yīng)技術(shù)指標(biāo)：能夠以不同的刀具選擇策略快速、準(zhǔn)確地輸出滿足用戶需要的切削刀具。

（3）數(shù)據(jù)管理模塊。

模塊對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)需求：能夠?qū)崿F(xiàn)刀具信息、刀具規(guī)則、預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)信息的管理。

模塊對(duì)應(yīng)的技術(shù)指標(biāo)：能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的查詢、添加、刪除、修改等操作。

通過(guò)需求分析確定壓氣機(jī)機(jī)匣零件切削刀具配置專家系統(tǒng)應(yīng)包括刀具耐用度及加工表面粗糙度預(yù)測(cè)和刀具優(yōu)化配置兩個(gè)功能模塊，以及為功能模塊提供數(shù)據(jù)支持的數(shù)據(jù)管理模塊。

系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

1 系統(tǒng)邏輯結(jié)構(gòu)

通常刀具選擇系統(tǒng)只具有刀具的選擇功能，考慮到壓氣機(jī)機(jī)匣零件加工過(guò)程中對(duì)刀具耐用度、表面粗糙度和材料去除率的要求，首先對(duì)以往切削數(shù)據(jù)以及刀具選擇規(guī)則進(jìn)行采集，以此為基礎(chǔ)建立壓氣機(jī)機(jī)匣零件切削刀具配置專家系統(tǒng)。為了解決系統(tǒng)的可擴(kuò)展性以及可維護(hù)性，用當(dāng)今軟件普遍采用的層次結(jié)構(gòu)來(lái)設(shè)計(jì)本系統(tǒng)。將系統(tǒng)分為3層結(jié)構(gòu)，即應(yīng)用層、邏輯層和數(shù)據(jù)層，如圖2所示，分別介紹如下。

應(yīng)用層即用戶界面層，采用B/S結(jié)構(gòu)來(lái)開發(fā)壓氣機(jī)機(jī)匣零件切削刀具配置專家系統(tǒng)，用戶在任何地方只需根據(jù)管理員分配的用戶名和密碼在客戶端瀏覽器上輸入系統(tǒng)首頁(yè)的網(wǎng)址即可完成與服務(wù)器的數(shù)據(jù)通信，進(jìn)而應(yīng)用該刀具配置專家系統(tǒng)進(jìn)行刀具的選擇。此外，應(yīng)用層還包括對(duì)用戶角色權(quán)限的管理。

邏輯層是系統(tǒng)的核心層，它一方面通過(guò)引入MLAPP.dll動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)調(diào)用Matlab引擎，實(shí)現(xiàn)與Matlab的無(wú)縫集成，并且從數(shù)據(jù)層獲取數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的預(yù)測(cè)功能和刀具選擇推理功能；另一方面，它能通過(guò)CLIPS.dll動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)實(shí)現(xiàn)與CLIPS專家系統(tǒng)進(jìn)行鏈接，實(shí)現(xiàn)規(guī)則推理功能[11]。此外，為了保證系統(tǒng)安全性、可控性，執(zhí)行運(yùn)行監(jiān)測(cè)、系統(tǒng)幫助以及數(shù)據(jù)維護(hù)等功能。邏輯層的主要功能包括刀具的選擇、刀具耐用度以及加工表面粗糙度的預(yù)測(cè)、刀具性能評(píng)判、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的添加、刪除、修改、查詢等功能。

數(shù)據(jù)層主要管理基本數(shù)據(jù)、刀具選擇規(guī)則及實(shí)際加工過(guò)程中的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)并與邏輯層進(jìn)行交互。邏輯層的計(jì)算生成數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)層；數(shù)據(jù)層為邏輯層的運(yùn)算提供基本數(shù)據(jù)。

2 系統(tǒng)總體流程

系統(tǒng)主要包括加工結(jié)果預(yù)測(cè)及刀具優(yōu)化選擇兩個(gè)功能模塊。首先，由用戶輸入加工條件以及加工信息，依據(jù)規(guī)則庫(kù)中相關(guān)的規(guī)則選出滿足加工特征要求的一系列刀具。根據(jù)用戶選擇的相應(yīng)刀具優(yōu)化策略來(lái)確定預(yù)測(cè)變量。然后，預(yù)測(cè)模塊利用最終給定的預(yù)測(cè)變量，調(diào)用數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)，建立預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)模型，估計(jì)加工性能，例如刀具耐用度、加工表面粗糙度等指標(biāo)。本系統(tǒng)軟件流程如圖3所示，由用戶輸入相應(yīng)的加工信息后開始運(yùn)行。在確定了預(yù)測(cè)變量后，預(yù)測(cè)模塊開始工作，根據(jù)預(yù)測(cè)變量的最終結(jié)果，根據(jù)相應(yīng)的優(yōu)化策略對(duì)刀具組中的刀具進(jìn)行優(yōu)化排序，選取最適合該加工特征的刀具。用戶可以選擇3種刀具優(yōu)化策略：最長(zhǎng)刀具耐用度、最佳加工表面粗糙度和綜合因素選擇策略。

圖2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型Fig.2 Structure of system

圖3 系統(tǒng)流程Fig.3 Flow chart of system

系統(tǒng)關(guān)鍵功能模塊設(shè)計(jì)

1 刀具耐用度及加工表面粗糙度預(yù)測(cè)模塊

刀具耐用度及加工表面粗糙度預(yù)測(cè)模型的建立是刀具優(yōu)化配置模塊中對(duì)所選刀具進(jìn)行優(yōu)化排序的基礎(chǔ)。由于影響壓氣機(jī)機(jī)匣零件加工刀具耐用度與表面粗糙度的變量很多，歸納起來(lái)可以分為4個(gè)方面：刀具材料、工件材料、刀具幾何參數(shù)以及切削參數(shù)。

傳統(tǒng)的通過(guò)構(gòu)建數(shù)學(xué)經(jīng)驗(yàn)公式的方法實(shí)現(xiàn)加工結(jié)果的預(yù)測(cè)功能需要大量的數(shù)據(jù)支持。選用具有高度非線性擬合能力的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并通過(guò)遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值與閥值以解決BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度慢、容易陷入局部最小值等問(wèn)題，即構(gòu)建GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型。根據(jù)用戶輸入的刀具信息，查找預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)中滿足條件的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，通過(guò)MLAPP.dll動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)接口的鏈接，在服務(wù)器端調(diào)用MATLAB中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱及遺傳算法工具箱，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)刀具耐用度與加工表面粗糙度的預(yù)測(cè)功能。此外，通過(guò)對(duì)實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)的收集，訓(xùn)練數(shù)據(jù)會(huì)更加豐富，從而使得所建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型具有更高的擬合度，預(yù)測(cè)結(jié)果更加接近生產(chǎn)過(guò)程中的真實(shí)值。加工結(jié)果預(yù)測(cè)模塊實(shí)現(xiàn)流程如圖4所示。

2 刀具優(yōu)化配置模塊

傳統(tǒng)開發(fā)的刀具選擇數(shù)據(jù)庫(kù)從根本上只能說(shuō)是電子手冊(cè)，通過(guò)這種方式查詢刀具準(zhǔn)確度和效率都很低，基于規(guī)則的推理技術(shù)（Rule-Based Reasoning, RBR）類似于人類的思考方式，具有易推理的優(yōu)點(diǎn)。

其一般形式為：IF 前提 THEN結(jié)論。

通常壓氣機(jī)機(jī)匣加工過(guò)程中，首先需要知道機(jī)匣工件材料、機(jī)匣加工特征、加工條件、加工精度等，即為條件，然后根據(jù)以上條件進(jìn)行刀具選擇，即為結(jié)論。可以通過(guò)邏輯運(yùn)算符AND或OR組成的表達(dá)式，將加工信息組合在一起，提高推理效率。例如，在銑削方式下實(shí)心材料孔特征加工中的刀具選擇規(guī)則可以是：

IF 加工特征=實(shí)心材料孔 AND工件材料=TC4 AND 加工條件=良好 AND 加工精度=精加工。

THEN刀具型號(hào)= “CoroMill210”O(jiān)R “CoroMill490”。

在系統(tǒng)中，刀具選擇規(guī)則可以存儲(chǔ)在規(guī)則數(shù)據(jù)庫(kù)中，CLIPS專家系統(tǒng)可以作為推理機(jī)進(jìn)行規(guī)則推理，實(shí)現(xiàn)刀具選擇過(guò)程。

規(guī)則推理方式能夠選出滿足加工要求的一系列刀具，但并未考慮到用戶對(duì)刀具加工性能的需求，包括刀具耐用度、加工表面粗糙度、材料去除率等，因此在刀具選擇系統(tǒng)中加入刀具性能優(yōu)劣分析是必要的。由于機(jī)匣加工中，加工刀具的性能通常受到很多因素的共同影響，無(wú)法根據(jù)一個(gè)因素單獨(dú)作為刀具性能優(yōu)劣的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。

圖4 預(yù)測(cè)模塊實(shí)現(xiàn)流程Fig.4 Flow of prediction module

表1 各評(píng)判指標(biāo)權(quán)重值

除此之外，壓氣機(jī)機(jī)匣零件在粗加工過(guò)程中在保證加工效率的基礎(chǔ)上兼顧刀具耐用度，而對(duì)加工表面質(zhì)量要求不高。精加工過(guò)程要保證零件的加工質(zhì)量達(dá)到規(guī)定要求的同時(shí)兼顧刀具耐用度，而不考慮材料去除率。因此，在精加工時(shí)著重考慮加工質(zhì)量并兼顧刀具壽命，以加工表面粗糙度和刀具耐用度作為精加工刀具性能的評(píng)判指標(biāo)[12]。針對(duì)機(jī)匣零件粗、精加工的不同特點(diǎn)采用層次分析法中的10/10～18/2標(biāo)度方法，分別建立粗、精加工壓氣機(jī)機(jī)匣零件切削刀具評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)[13]。使用該方法最終確定的各評(píng)判指標(biāo)權(quán)重如表1所示。

根據(jù)以上指標(biāo)權(quán)重，通過(guò)加權(quán)平均法建立刀具性能綜合評(píng)價(jià)模型。刀具性能評(píng)價(jià)值C得計(jì)算公式為：

式中，ω1，ω2為評(píng)判指標(biāo)1與評(píng)判指標(biāo)2所對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)；ai，bi為第i把刀具所對(duì)應(yīng)的評(píng)判指標(biāo)1與評(píng)判指標(biāo)2的值。

上式中，對(duì)每把刀具評(píng)判指標(biāo)值除以第一把刀具所對(duì)應(yīng)的評(píng)判指標(biāo)值，是為了消除不同評(píng)判指標(biāo)間單位差異的影響。

此外，刀具耐用度與金屬去除率值越高，證明刀具對(duì)應(yīng)的性能越好，而表面粗糙度值越低，證明刀具加工質(zhì)量性能越好。因此，當(dāng)評(píng)判指標(biāo)為加工質(zhì)量（表面粗糙度）時(shí)，以其真實(shí)值的負(fù)值作為評(píng)判指標(biāo)的標(biāo)量值。通過(guò)上述方法建立刀具性能綜合評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。

本系統(tǒng)結(jié)合壓氣機(jī)機(jī)匣零件加工特點(diǎn)以及實(shí)際生產(chǎn)中對(duì)刀具的不同需求，確定3種刀具優(yōu)選策略，包括：

（1）根據(jù)刀具耐用度預(yù)測(cè)值進(jìn)行排序。

（2）根據(jù)表面粗糙度預(yù)測(cè)值進(jìn)行排序。

（3）根據(jù)綜合評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行排序。

根據(jù)用戶選擇的相應(yīng)刀具優(yōu)化策略來(lái)確定預(yù)測(cè)變量，預(yù)測(cè)模塊利用最終給定的預(yù)測(cè)變量，調(diào)用數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，獲得評(píng)價(jià)指標(biāo)預(yù)測(cè)值作為評(píng)價(jià)指標(biāo)標(biāo)量值，通過(guò)計(jì)算對(duì)比，進(jìn)而對(duì)刀具進(jìn)行優(yōu)化排序。

系統(tǒng)刀具選擇實(shí)例

壓氣機(jī)機(jī)匣零件切削刀具配置專家系統(tǒng)采用C#作為開發(fā)語(yǔ)言，數(shù)據(jù)庫(kù)使用SQL Server2010，在Windows系統(tǒng)環(huán)境下的Internet瀏覽器上運(yùn)行的為具體系統(tǒng)的運(yùn)行實(shí)例，如圖5所示。

以實(shí)心材料孔加工特征為例，假設(shè)輸入采用以下參數(shù)：

（1）設(shè)置加工信息：包括加工特征基本尺寸，設(shè)置切削時(shí)間為60min、刀具耐用度為30min以及加工表面粗糙度6.3μm，選擇工件材料為TC4鈦合金，設(shè)置機(jī)床夾具和工作系統(tǒng)的穩(wěn)定性為良好，加工精度選擇精加工。通過(guò)以上設(shè)置，系統(tǒng)通過(guò)計(jì)算確定加工初始切削參數(shù)及加工要求。

圖5 系統(tǒng)運(yùn)行實(shí)例Fig.5 Application case of system

表2 所選刀具預(yù)測(cè)值及綜合評(píng)判結(jié)果

（2）設(shè)置刀具優(yōu)化選擇策略：根據(jù)綜合評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行排序作為刀具選擇策略。點(diǎn)擊搜索刀具按鈕，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)輸入信息，基于前述刀具優(yōu)化選擇方式，匹配規(guī)則庫(kù)中的規(guī)則，輸出滿足要求的刀具，調(diào)用加工結(jié)果預(yù)測(cè)模塊，對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)，根據(jù)所選優(yōu)化策略進(jìn)行刀具選擇優(yōu)化，其結(jié)果如圖5所示。

按照刀具評(píng)價(jià)順序輸出滿足加工要求的刀具包括CoroMill490和CoroMill210兩把刀具，同時(shí)輸出兩把刀具耐用度預(yù)測(cè)值分別為：89.40min和41.32min，兩把刀具的加工表面粗糙度Ra預(yù)測(cè)值分別為：3.614μm和2.253μm。將預(yù)測(cè)數(shù)值帶入公式（1）中，分別對(duì)兩把刀具進(jìn)行刀具性能綜合評(píng)價(jià)，其結(jié)果如表2所示。

由 于CCoroMill490＜CCoroMill210， 則CoroMill210的綜合切削性能優(yōu)于 CoroMill490，如 圖 5所 示，所選刀具按照綜合評(píng)價(jià)策略排序?yàn)镃oroMill210、CoreMill490。通過(guò)點(diǎn)擊查看刀具信息鏈接，可以查看刀具的詳細(xì)信息。

結(jié)束語(yǔ)

根據(jù)壓氣機(jī)機(jī)匣零件加工特點(diǎn)及生產(chǎn)需求分析，在針對(duì)壓氣機(jī)機(jī)匣零件所建立的切削數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)開發(fā)了基于B/S結(jié)構(gòu)的壓氣機(jī)機(jī)匣零件切削刀具配置專家系統(tǒng)。

（1）刀具耐用度及加工表面粗糙度預(yù)測(cè)模塊能夠通過(guò)用戶需求，實(shí)現(xiàn)刀具耐用度及加工表面粗糙度的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)功能。

（2）刀具優(yōu)化配置模塊能夠通過(guò)規(guī)則推理技術(shù)選取刀具庫(kù)中滿足加工要求的切削刀具，用戶可以根據(jù)多種刀具優(yōu)選策略對(duì)所選刀具進(jìn)行優(yōu)化排序，以滿足加工中對(duì)刀具性能的不同需求。

該系統(tǒng)的建立有利于提高生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本、增強(qiáng)壓氣機(jī)機(jī)匣零件加工質(zhì)量穩(wěn)定性及刀具利用率。

[1]趙玉坤. 高效加工在航空機(jī)匣零件制造中的應(yīng)用 [J].中國(guó)新技術(shù)新產(chǎn)品, 2012(6): 4-5.ZHAO Yukun. The application of high efficiency machining in the manufacturing of aviation casing parts [J]．New Technologies and Products, 2012(6): 4-5.

[2]丁明娜. 航空航天典型材料切削數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的研究[D]. 哈爾濱:哈爾濱理工大學(xué)，2015.DING Mingna. Study on cutting database system for aerospace typical materials[D]. Harbin:Harbin University of Science and Technology,2015.

[3]高航, 孫長(zhǎng)樂, 杜寶瑞. 復(fù)合材料典型構(gòu)件加工工藝數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建[J]. 航空制造技術(shù), 2011(21): 87-91.GAO Hang, SUN Changle, DU Baorui.Construction of process database for typical composite component[J]. Aeronautical Manufacturing Technology, 2011(21): 87-91.

[4]AREZOO B, RIDGWAY K, Al-AHMARI M A. Selection of cutting tools and conditions of machining operations using an expert system[J]. Computers in Industry, 2000,42(1): 43-58.

[5]王力. 基于相似度的刀具選配方法研究[J]. 工具技術(shù), 2014, 48(6): 44-47.WANG Li. Milling tools selecting method research based on case-based reasoning[J]. Tool Engineering, 2014, 48(6): 44-47.

[6]張建. 基于網(wǎng)絡(luò)的高速銑削工藝專家系統(tǒng)研究[D]. 南京:南京航空航天大學(xué)，2011.ZHANG Jian. Research on web-based expert system for high speed milling process[D].Nanjing: Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 2011.

[7]IQBAL A. 淬硬鋼銑削優(yōu)化自適應(yīng)專家系統(tǒng)的研究 [D]. 南京:南京航空航天大學(xué)，2006.IQBAL A. A self-developing expert system for optimizing hard-milling process [D].Nanjing: Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 2006.

[8]吳丹, 王先逵. 面向刀具優(yōu)選的權(quán)重決策[J]. 清華大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）,1998(2): 69-71.WU Dan, WANG Xiankui. Weight decision for cutting tool selection[J]. Journal of Tsinghua University (Science and Technology), 1998(2):69-71.

[9]胡金平, 高淑琴, 齊立濤. 應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)高速銑削表面粗糙度[J]. 裝備制造技術(shù), 2012(6): 237-238.HU Jinping, GAO Shuqin, QI Litao.Prediction of surface roughness of high speed milling using BP neural network[J]. Equipment Manufacturing Technology, 2012(6): 237-238.

[10]AL-ZUBAIDI S, GHANI J,Prediction of tool life in end milling of Ti-6Al-4V alloy using artificial neural network and multiple regression models[J]. Sains Malaysiana, 2013,42(12): 1735-1741

[11]王華, 李鵬波. CLIPS嵌入.NET平臺(tái)技術(shù)與實(shí)現(xiàn) [J]. 計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用, 2006(11):45-48.WANG Hua, LI Pengbo. The realization and application of the technology embedding CLIPS within .Net platform[J]. Computer Systems &Applications, 2006(11): 45-48.

[12]趙威, 王盛璋, 何寧, 等. 航空鈦合金結(jié)構(gòu)件銑削刀具性能模糊綜合評(píng)判[J].中國(guó)機(jī)械工程, 2015(6): 711-715.ZHAO Wei, WANG Shengzhang, HE Ning, et al. Comprehensive fuzzy evaluation of cutting tool performance in milling of aviation titanium alloy components[J]. China Mechanical Engineering, 2015(6): 711-715.

[13]高曉紅, 信春華. 提高層次分析法有效性的一種方法[J]. 技術(shù)經(jīng)濟(jì), 2004(8): 59-62.GAO Xiaohong, XIN Chunhua. An approach to improve the validity of the analytic hierarchy process [J]. Technology Economics, 2004(8): 59-62.